Можно проверить анализ чувствительности путем проверки сгенерированных значений параметров, результатов оценки и результатов анализа.
Чтобы выполнить анализ чувствительности, вы выбираете параметры модели для оценки и генерируете репрезентативный набор значений параметров, чтобы исследовать проектное пространство. Вы создаете набор параметров, задавая распределения параметров, такие как нормальные или равномерные. Можно также задать корреляции между параметрами. Для получения дополнительной информации смотрите Сгенерировать выборки параметров для анализа чувствительности. После генерации значений параметров постройте график, чтобы проверить, соответствуют ли сгенерированные значения параметров желаемым спецификациям. Это особенно важно, если вы генерируете небольшое количество случайных выборок для каждого набора параметров.
Если вы видите расхождение в сгенерированных параметрах и заданном распределении и корреляциях, можно попробовать одно из следующего:
Сгенерируйте случайные выборки снова, пока вы не достигнете заданных распределений и корреляций.
Увеличение размера выборки за счет увеличения времени оценки.
Задайте различные методы дискретизации. Используйте латинский метод гиперкубной выборки для более систематического подхода к заполнению пространства, чем случайная выборка. Если у вас есть программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox™, используйте методы квазирандомной выборки Соболя и Халтона для более пространственного подхода, чем латинский метод гиперкуба.
Чтобы построить график сгенерированных параметров в Sensitivity Analyzer:
Выберите сгенерированный набор параметров в Parameter Sets области приложения.
На вкладке Plots выберите Scatter Plot.
Сгенерированный график отображает гистограммы сгенерированных значений для каждого параметра на диагонали и попарный график поля точек параметров на задних диагоналях. Для получения дополнительной информации о графике рассеяния смотрите Взаимодействие с графиками в Sensitivity Analyzer.
Проверьте гистограммы, чтобы убедиться, что сгенерированные значения параметров совпадают с предполагаемыми распределениями параметров. Смотрите off-diagonal графиков поля точек, чтобы убедиться, что присутствуют любые заданные корреляции между параметрами.
Чтобы построить график значений сгенерированных параметров в командной строке, используйте sdo.scatterPlot. Используйте такие функции, как mean для проверки выборочной статистики.
После генерации набора параметров вы задаете функцию затрат, создавая требования проекта на сигналах модели. Затем вычисляется функция затрат для каждого набора значений параметров. Для проверки результатов анализа проверьте значения вычисленных функций затрат. Если вычисления функции затрат содержат NaN значения, которые могут указывать на проблему.
Чтобы проверить на NaN значения в Sensitivity Analyzer после завершения оценки:
Откройте таблицу результатов оценки, если она еще не открыта.
В Results области приложения щелкните правой кнопкой мыши оцененный результат и выберите в меню Open.
В Evaluation Results таблице в каждой строке таблицы перечислены значения набора параметров и соответствующие значения функции вычисленных проектов затрат.
Отсортируйте рассчитанные значения требований в порядке убывания. Для этого дважды щелкните по столбцу вычисленных потребностей. Любой NaN значения перечислены в верхней части столбца оцененных требований.
Проверьте значения параметров, которые привели к NaN значения для оцененных требований. Если вы не ожидаете NaN результат для этой строки значений параметров, исследуйте вашу модель далее.
Чтобы просмотреть оцененные результаты в командной строке, смотрите выход вычисления функции затрат sdo.evaluate.
После оценки вы анализируете эффект параметров на требования проекта и идентифицируете наиболее влиятельные параметры. Для получения дополнительной информации смотрите Анализ связи между параметрами и Требования к проектированию. Чтобы подтвердить результаты анализа, сгенерируйте другой набор параметров и повторно оцените требования проекта. Если результаты анализа не согласованы, рассмотрите увеличение количества выборок в наборе параметров.
